说明：此文档主要聚焦在Docker的使用上，必须配和爬虫教程 · 网络爬虫教程一起使用。
注意：一定要配合入门教程 · 网络爬虫教程
总结
先放干货，使用docker来运行scrapy其实只需要做到以下两点即可：
1. 在项目的当前目录中
2. 在scrapy命令前加上docker run --name scrapy --rm -v $(pwd):/runtime/app aciobanu/scrapy
如果你已经会使用scrapy了，看到这里就可以了。
下载镜像
从Docker hub下载aciobanu/scrapy - Docker Hub并创建教程项目
$ mkdir ~/scrapy
$ cd ~/scrapy
$ docker run --rm -v $(pwd):/runtime/app aciobanu/scrapy startproject tutorial
以上命令中
-v是把当前目录映射到容器中的/runtime/app目录
--rm是在停止容器后自动删除容器
执行以上命令后会生成tutorial目录，这些文件分别是：
scrapy.cfg: 项目的配置文件；（用于发布到服务器）
tutorial/: 该项目文件夹。之后将在此编写Python代码。
tutorial/items.py: 项目中的item文件;（定义结构化数据字段field）.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件;（用于存放执行后期数据处理的功能，定义如何存储结构化数据)
tutorial/settings.py: 项目的设置文件；(如何修改User-Agent，设置爬取时间间隔，设置代理，配置中间件等等)
tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录;（编写爬取网站规则）
编写爬虫
编写第一个爬虫
接下来按入门教程 · 网络爬虫教程编写第一个爬虫。（请先去看完教程再回来继续）
爬取
然后运行以下命令执行爬虫
docker run --rm -v $(pwd):/runtime/app aciobanu/scrapy scrapy crawl tencent
以上命令中最后的
scrapy crawl tencent就是我们要执行的命令
可以看到已经生成了tengxun.txt
提取Item
接下来运行命令
docker run -it --rm -v $(pwd):/runtime/app aciobanu/scrapy scrapy shell "[http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"](http://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a")
以上命令中的
-it意思是启用交互式命令行
尝试Selector选择器
之后可以尝试以下命令
response.xpath('//title')
response.xpath('//title').extract()
print response.xpath('//title').extract()[0]
response.xpath('//title/text()')
response.xpath('//title/text()')[0].extract()
print response.xpath('//title/text()')[0].extract()
response.xpath('//title/text()').re('(\w+):')
还可以尝试更多的提取参数，查看输出内容的变化。
最后输入quit()关闭容器。
提取数据
按爬虫教程中修改tencent_spider.py文件内容如下：
import scrapy
from tutorial.items import RecruitItem
class RecruitSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "tencent"
allowed_domains = ["hr.tencent.com"]
start_urls = [
"https://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//*[@class="even"]'):
name = sel.xpath('./td[1]/a/text()').extract()[0]
detailLink = sel.xpath('./td[1]/a/@href').extract()[0]
catalog = sel.xpath('./td[2]/text()').extract()[0]
recruitNumber = sel.xpath('./td[3]/text()').extract()[0]
workLocation = sel.xpath('./td[4]/text()').extract()[0]
publishTime = sel.xpath('./td[5]/text()').extract()[0]
print(name, detailLink, catalog,recruitNumber,workLocation,publishTime)
item = RecruitItem()
item['name']=name.encode('utf-8')
item['detailLink']=detailLink.encode('utf-8')
item['catalog']=catalog.encode('utf-8')
item['recruitNumber']=recruitNumber.encode('utf-8')
item['workLocation']=workLocation.encode('utf-8')
item['publishTime']=publishTime.encode('utf-8')
yield item
注意最后的
执行以下命令：
docker run --name scrapy --rm -v $(pwd):/runtime/app aciobanu/scrapy scrapy crawl tencent -o items.json
查看生成的items.json文件的内容，可以看到爬取的结果。
